オンラインを前提にビジネスが構築されたため、カーバナは、個別に開発された何百ものディーラーシステムにまたがって新しい技術を接ぎ木する必要がない。ガイスラーは、同社が従来の多くの競合他社よりも効率的に車両を取得、処理、輸送し、その結果得られた節約分を自社に留保するか、あるいは顧客へのより有利な価格やファイナンスの提供に充てるかを柔軟に決定できると考えている。
難点は、カーバナの株価がもはや「破綻した企業」としては評価されていないことだ。株価の回復は驚異的であり、高金利は依然として顧客が支払える毎月の返済額に影響を及ぼしている。カーバナは復活できることを証明した。投資家は今、その営業上の優位性がどの程度持続するのかを見極めなければならない。
廃棄物処理業界に眠るAI銘柄
2番目の企業であるGFLエンバイロメンタルは、まったく異なる様相を呈している。GFLは廃棄物収集ルート、トラック、埋立地、処理施設を所有している。極めて物理的で、局所的で、地味なビジネスだ。シリコンバレーのAI企業と混同する人はまずいないだろうが、廃棄物業界は、何千もの顧客や収集ルート全体で繰り返される小さな業務改善が大きな意味を持つ、そんな業界なのだ。
AIは移動距離の短縮、燃料消費の削減、リサイクル施設の改善に貢献し、最終的には顧客向け価格設定をより精密にすることができる。GFL自体はAIの導入規模について比較的口を閉ざしているため、ガイスラーは業界全体を見渡し、何が起ころうとしているのかの手がかりを探している。彼は、自動化、ルーティング（経路最適化）、価格設定、および処理に関するプロジェクトについて議論している同業大手ウェイスト・コネクションズを例に挙げた。
ロボット機器やコンピュータービジョンを活用すれば、資源回収施設内でリサイクル可能な資材をよりきれいに分別できる。純度の高い資材は、売却時により高い価格で取引される。ルーティングのソフトウェアはトラックが渋滞に巻き込まれるのを防ぎ、アカウントレベルのより優れた情報は、サービス提供にかかる実際のコストに基づいて顧客ごとの価格を設定することを可能にする。
「廃棄物業界は重い資産が多いため、動きが少し遅い」とガイスラーは述べた。また、多くの事業者が買収を通じて成長してきたため、システムやデータベースの統合に時間がかかっている。それでもなお、彼はこの技術が業界の業績やEBITDAの予測に現れ始めていると考えている。
